美国企业的盈利能力和市场估值不断上升，工资增长缓慢，劳动力收入份额下降，失业率和通货膨胀率下降，这些都决定了上一代人的宏观经济环境。本文基于工人权力的减少，对这些现象给出了统一的解释。使用个人、行业和州级数据，我们证明了工人权力降低的指标与较低的工资水平、较高的公共部门份额和NAIRU指标的降低有关。我们认为，与企业市场力量的增加相比，工人力量下降假说作为对观察到的变化的解释更具说服力，这既是因为它可以同时解释劳动力份额的下降和NAIRU的减少，也是因为它更直接地得到了数据的支持。

菲利普斯曲线（以下简称PC）被广泛认为是死的，注定会成为被抛弃的经济思想的停尸场。验尸官的证据包括，尽管失业率大幅波动，但在过去二十年中，核心通胀率的标准差很小，特别是PC通胀方程预测自2008年以来劳动力市场疲软的几年中负通胀（即通货紧缩）的普遍趋势，有时被称为“缺失通货紧缩的情况”。PC的明显失败剥夺了美联储估计自然失业率（NAIRU）的手段，因此美联储在没有导航设备的情况下操纵经济，以确定失业率差距的大小，这是其“双重授权”的两个主要目标之一，以及政策制定者和应用宏观从业者群体中的几乎所有其他人。

在本文中，我们重新思考了NAIRU的概念，并考察了它是否可能在货币政策中发挥有用的作用。我们认为它可以，但成功关键取决于将NAIRU定义为一个短期概念，并将其与自然失业率等长期概念区分开来。我们研究了不确定性对政策中使用NAIRU的影响。NAIRU水平的不确定性并不意味着货币政策应该减少对NAIRU缺口的反应。然而，NAIRU缺口对通胀影响的不确定性确实需要调整政策反应函数。此外，正如Brainard（1967）所说，货币政策工具对NAIRU缺口影响的不确定性降低了政策反应的幅度。我们为美国估算了一个简单的NAIRU缺口模型，以获得不确定性的量化指标，并评估这些指标如何影响我们对政策反应函数的看法。

本文研究了自然失业率（NAIRU）的传统和非传统估计的准确性。主要发现是NAIRU的估计不精确：1990年NAIRU典型的95%置信区间为5.1%-7.7%。这种不精确性可以得出自然利率是作为常数、缓慢变化的时间函数、未观察到的随机游走还是作为各种劳动力市场基本面的函数建模；它使用失业率和通货膨胀的其他系列来获得，包括菲利普斯曲线中的额外供应转移变量，使用月度或季度数据，并使用预期通货膨胀的各种衡量标准。这种不精确性表明，在使用NAIRU指导货币政策时要谨慎。

NAIRU概念在比利时的使用并不普遍。这可能部分是由于在过去二十年的大部分时间里，观察到的失业率可能明显高于NAIRU。因此，政府在下世纪初将失业率的行政概念减半的政策很少考虑NAIRU水平。NAIRU受欢迎程度低的第二个原因在于测量问题被视为巨大的。NAIRU估计的置信区间非常高。根据1987-94年上一个经济周期的部分信息，可以推断NAIRU将在7-8%的范围内。，本文没有找到NAIRU的确切估计，而是从长期和短期来看比利时的工资形成过程。尽管全要素生产率是实际工资的主要长期影响因素，但在短期内，劳动力市场压力显然是主要决定因素。它是。。。

经济学家经常试图估计未观察到的变量，代表经济变量的“平衡”或“预期”值，作为评估这些变量的观察到的、实现的值的基准。这种比较通常被用作经济政策指标，例如，以实际国内生产总值与潜在国内生产总值之比衡量的产出差距，通常被用作评估通胀压力时过度需求的衡量标准。为了估计这些未观察到的变量，一种流行的方法是所谓的半结构方法，它包括：Hodrick-Prescott多元滤波器（由Laxton和Tetlow开发，1992年）和卡尔曼滤波器（见Harvey，1992和Cuthberson等人，1992）。本文表明了这两种方法是紧密联系在一起的，具体地说，它解释了如何使用卡尔曼滤波器再现Hodrick-Prescott多元滤波器。能够做到这一点至少有两个可能的优势。首先，传统的HPMV滤波器。。。

本文分析了欧元区的奈鲁及其货币政策对其发展的影响。使用卡尔曼滤波技术，我们发现Nairu自70年代初以来变化很大。这里首次使用显式外生变量应用卡尔曼滤波技术。特别是实际利率被发现可以解释1980年至1995年间奈鲁增长的四分之一。这表明了货币政策长期非超中性的可能性。